基于SNMP的RFID信息网络监控系统

根据射频识别(RFID)信息网络中多种设备与服务器的网络监控需求,研究该信息网络中不同网络组件的共性及特性,选取并设计不同的监控参数,包括各种网络组件的公共参数及特性参数,采用基于SNMP协议的Manager-Agent监控模型,设计MIB节点、监控代理、监控工具,实现一种RFID信息网络通用的监控系统。测试结果表明,该监控系统能够成功地监控RFID读写器、RFID编码解析服务器等RFID信息网络组件。     

RFID编码解析网络监控系统的研制

阐述了射频识别(radio frequency identification,RFlD)公共服务中的核心技术--RFID编码解析技术的概念,报告了该领域相关网络监控应用的现状,分析了在RFID编码解析网络中加入网络监控功能的必要性.在研究其网络特点的基础上,结合系统的实际需求选用了SNMP技术,对管理信息数据进行了详细地设计,开发实现了一种RFID编码解析网络监控系统.测试结果表明,该系统不但可以有效监控网络中各服务器RFID解析的运行状况,并且提供编码解析网络拓扑维护等功能.     

面向多认证系统的在线用户统一管控平台设计与实现

在校园网中同时部署多套上网认证系统并使用统一的账号密码是常见的上网认证部署方案。多套上网认证系统并存时如何对在线用户进行统一管控、用户上线轨迹追踪和分析,以及如何对多套上网认证系统进行统一监控管理是当前校园网管理面临的共同问题。对此设计和实现了一种面向多认证系统的统一在线用户管控平台,并在真实校园网环境中测试使用,测试结果验证了平台的有效性。     

Application of an artificial immune system-based fuzzy neural network to a RFID-based positioning system

Due to the rapid development of globalization, which makes supply chain management more complicated, more companies are applying radio frequency identification (RFID), in warehouse management. The obvious advantages of RFID are its ability to scan at high-speed, its penetration and memory. In addition to recycling, use of a RFID system can also reduce business costs, by indentifying the position of goods and picking carts. This study proposes an artificial immune system (AIS)-based fuzzy neural network (FNN), to learn the relationship between the RFID signals and the picking cart’s position. Since the proposed network has the merits of both AIS and FNN, it is able to avoid falling into the local optimum and possesses a learning capability. The results of the evaluation of the model show that the proposed AIS-based FNN really can predict the picking cart position more precisely than conventional FNN and, unlike an artificial neural network, it is much easier to interpret the training results, since they are in the form of fuzzy IF–THEN rules.     

内核级网络流量监测系统

针对互联网面临的僵尸网络、渗透等恶意威胁,如何确保网络设备的高可靠性、数据的安全性和完整性,是急需解决的问题.本文设计实现了内核级网络流量监测系统,本系统包括流量采集、流量检测、流量统计、防护模块和Web控制台五大模块,实现了流量的捕获和监测均在内核完成,减少了性能开销.使用本系统能够减少服务器遭受恶意流量攻击,为众多...     

Web监控在高校网络实验室中的应用与开发

针对目前高校网络实验室网站服务器经常出现的Web服务中断、受黑客攻击等危害网络经济健康发展的情况,独立设计并已开发完成一种基于数列算法的高校网络实验室网站服务器监控软件,代替人工管理网站服务器,维护WEB服务进程。此文对相关的原理进行了简介,井说明该系统的应用情况。     

基于免疫网络的RFID入侵检测模型研究

针对无线射频识别技术（RFID）的加密认证等安全策略在廉价标签上的局限性,采用入侵检测作为RFID系统的新型安全策略,通过分析RFID系统的典型安全攻击,基于人工免疫网络,提出了入侵特征提取方法和入侵分析方法,建立了一个自适应的RFID入侵检测模型。该模型在不需要修改RFID已有技术标准的前提下,与加密认证等已有安全策略互补提升RFID系统的安全防护能力。试验证明该模型具有极低的误检率和漏检率。     

敬老院环境的网络化智能监控系统设计

针对我国敬老院及其类似机构设备陈旧、技术落后、助老助残效果不佳等问题,采用全面网络化监控理念,组建了将以太网、WLAN及RFID融合的生理参数监测、实时定位网络,结合视频监视实现了对老人全方位、全天候的联动监护;将Ethernet／IP（以太网／工业协议）引入监控网络,确保了通信的可靠性和实时性;利用VC＋＋和SQL Server开发了执行效率高、数据安全性好的监控软件。为敬老院等机构提供了一套全面、可行的网络化监控策略。     

遗传算法优化回声状态网络的网络流量预测

网络流量预测是网络拥塞控制与网络管理的一个重要问题. 网络流量时间序列具有时变、非线性特征,导致传统时间序列预测方法预测精度比较低,无法建立精确的预测模型.回声状态网络(echo state network, ESN)在非线性混沌系统预测与建模方面有着良好的性能,非常适合网络流量的预测.为了提高网络流量的预测精度,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化回声状态网络的网络流量非线性预测方法.首先利用回声状态网络对网络流量进行预测;然后利用遗传算法对回声状态网络预测模型中的储备池参数进行优化,提高预测模型的预测精度.通过中国联合网络通信公司辽宁分公司采集的实际网络流量数据进行了仿真验证.与差分自回归滑动平均模型(auto regressive integrated moving average, ARIMA)、Elman神经网络以及最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)这3种常见预测模型进行了对比,仿真结果表明提出的方法具有更高的预测精度与更小的预测误差,更能刻画网络流量复杂的变化特点.     

一种用于食品链信息管理的RFID读写器的设计

介绍了一种符合ISO/IEC 15693协议的电子标签读写器系统,提出了一种适合于食品链信息管理的便携式RFID读卡器设计方案.该读卡器系统包括控制模块、射频识别通信模块、无线传感网数传模块、信息存储模块、电源管理模块、网络接口模块以及服务器数据备份等.本文主要介绍系统备模块的框架设计,并给出了信息的处理方法.